pca 相关问题

主成分分析（PCA）是一种用于降维的统计技术，通常用于聚类或因子分析。给定任意数量的解释或因果变量，PCA根据解释数据中最大变化的能力对变量进行排名。正是这种特性允许PCA用于降维，即从大的可能影响中识别最重要的变量。

typeError：“numpy.ndarray”对象不可调用 - Python 中的 PCA

我正在尝试使用 Python 和 NumPy 对重新缩放的数据集执行主成分分析 (PCA)，但遇到错误。这是我的代码： # 我们删除第一列“Instruments&...

python machine-learning pca

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考虑：从 sklearn.decomposition 导入 PCA 将 numpy 导入为 np 从 sklearn.metrics.pairwise 导入 cosine_similarity def do_pca(X, n_components): print(f"从 {X.shape[0]} 进行 PCA

python scikit-learn pca

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为什么pca.transform与从头计算的结果不同？

我一直在用 scikit-learn 做 PCA。然而，我刚刚知道以下两种方法给出了不同的结果：从 sklearn.decomposition 导入 PCA 主成分分析 = 主成分分析(n_分量=0.95) ...

machine-learning scikit-learn pca

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typeError：'numpy.ndarray'对象是可调用的 - Python 中的 PCA

我正在尝试使用 Python 和 NumPy 对重新缩放的数据集执行主成分分析 (PCA)，但遇到错误。这是我的代码： # 我们删除第一列“Instruments&...

python machine-learning pca

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如何删除双标图 (PCA) 中的观测值（样本）

我想知道如何删除双图中的观察结果（图表背景中的黑色数字）并仅保留红色箭头（变量）。这是我的双图：双标图（x=pca，选择...

r graph pca biplot

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如何重叠PCA图中的不同信息？

我尝试绘制代表两种类别的修改后的 PCA 图。例如，我想用 1）基于 Kingdom 的 PCA 椭圆，2）用 Class 变量着色的 PCA 样本点来绘制 PCA。 ...

r visualization pca

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使用 PCA 查找对象的方向

我想找到所附图像中明亮物体的方向。为此，我使用了主成分分析（PCA）。对于图像 1，PCA 找到正确的方向作为第一个

python matplotlib image-processing pca

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我们如何将光谱带分为子组？

最简单的方法是根据高光谱图像中相邻的波长组进行分组，如下图所示，其中有$G$个不同的组，光谱带共...

python pca satellite-image spectral spectral-python

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使用 PCA 将多个特征向量组合成单个向量

我想将 n 个特征向量（每个特征向量有 m 个特征）组合成一个具有相同 m 个特征的特征向量。单个向量的特征值应该提供

python python-3.x pca dimensionality-reduction

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如何将PCA载荷添加到ggplot？

我已经使用 PCAloadings 创建了 PCALoadings <- data.frame(Variables = rownames(pca_res_t$rotation), pca_res_t$rotation) but can't seem to actually add the loadings onto my ggplot. I'll post...

r ggplot2 pca geom-segment

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Matlab PCA 屏幕图 - 哪个变量最重要？

更少是一个编码问题，更多的是“我明白我在做什么吗？”问题。对一些最多包含 7 个变量的数据进行 PCA 分析，我想要一个碎石图来告诉我如何...

matlab pca

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在 R 中的 RasterStack 上运行 PCA

我正在尝试对 Bioclim 中可用的一组变量运行 PCA。我注意到 rasterPCA() 在 R 中不再可用，因为它的软件包已停止使用，看起来这是因为...

r raster spatial pca

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使用主成分分析（PCA）进行特征缩减（HOG-PCA）

使用有序梯度直方图 (HoG)，我计算了 15 个样本图像的特征。这些样本生成的特征向量非常大（即占用大量内存）。为了减少这些

opencv image-processing pca principal-components

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如何使用skikit-learn将选定的特征脸投影到测试数据上？

背景：我想用Python进行人脸识别。早些时候，在 Matlab 中，我大致使用以下代码实现了人脸识别： [EigVec，项目，特征值] = myPCA(TrainingDataFaces); prinComps ...

python scikit-learn pca eigenvector

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为什么 Sklearn PCA 需要比新特征（n_components）更多的样本？

当像这样使用Sklearn PCA算法时 x_orig = np.random.choice([0,1],(4,25),replace = True) pca = PCA(n_components=15) pca.fit_transform(x_orig).shape 我得到输出 (4, 4) 我期望（想要）...

python python-3.x scikit-learn pca

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添加线条以连接图表中的单独集群

我在网上看到了这张简洁的主成分分析图，其中有将每个簇连接到中心点的线。我使用了一个示例数据集来表明我已经添加了

r pca

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具有相关特征和异常值的主成分分析

我正在使用 Python 3 中的 scikit learn 对形状为 300,1500 的数据集执行 PCA。我在 scikit learn 中的 PCA 实现和普遍接受的方法方面有以下问题。 1)

python scikit-learn statistics pca

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如何在 ML 数据集上应用 Torch PCA？

我正在研究机器学习分类模型。它在灰度数据集上工作得很好。但在 RGB 图像上的性能较差。所以，我决定在 RGB 数据集上应用 torch.pca_lowrank...